JP5123422B2 - 地域特性を利用したプロファイリングシステム - Google Patents
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Description
従来の商圏分析システム等において、店舗等の拠点における売上や利益を分析するものがあった。
尚、関連する先行技術文献として、特開2003−167880号公報「統計情報集計装置」(花王株式会社)[特許文献1]、特開2003−345962号公報「店舗情報の収集提供装置、店舗情報の収集提供方法とそれを記述したプログラム」(エヌイーシーシステムテクノロジー株式会社)[特許文献2]がある。
[実施の形態の概要]
本発明の実施の形態に係るプロファイリングシステムは、統計データ等を変数候補とし、正規化して変数間相関表を作成し、変数確定する変数決定処理を行い、主成分分析して主成分から因子を特定し、因子の主成分得点を算出し、変数と主成分得点との相関を演算し、相関係数を主成分負荷量とする主成分負荷量行列を生成する主成分分析処理を行い、階層/非階層クラスター分析して、クラスター別の因子毎に平均表を生成する階層/非階層クラスター分析処理を行い、更に拠点を含む特定エリアの地域特性のレポートを生成するものであり、特定エリアの地域特性を、プロファイリングデータを利用して得点化し、拠点との関連で地域特性をレポートできるものである。
本発明の実施の形態に係るプロファイリングシステムについて図1を参照しながら説明する。図1は、本発明の実施の形態に係るプロファイリングシステムの構成ブロック図である。
本発明の実施の形態に係るプロファイリングシステム(本システム)は、図1に示すように、制御部11と、記憶部12と、インタフェース部13とを備えたコンピュータによって実現され、インタフェース部13を介して表示部14と、入力部15とが接続されている。
また、ネットワークに接続するサーバで処理プログラムを動作させ、当該サーバにネットワークを介して接続するクライアントからの指示を入力し、処理結果をクライアントに表示出力するクライアント・サーバのネットワークシステムとしてもよい。このネットワークシステムにおけるサーバをWebサーバとし、クライアントをWebサーバにアクセスするコンピュータとしたWebシステムであってもよい。
本システムの制御部11が処理プログラムによって実行する処理は、「変数決定処理」「主成分分析処理」「階層/非階層クラスター分析処理」「レポート生成処理」に分けることができる。
これら処理を処理プログラムによって実現する各処理手段が、「変数決定処理手段」「主成分分析処理手段」「クラスター分析処理手段」「レポート生成処理手段」である。
各処理を具体的に以下説明する。
(変数候補決定:図2)
行政界が複数含まれるエリア(例えば、特定地域、首都圏、全国等)を特定して、変数候補を決定する。統計データをそのまま変数候補に決定してもよいし、統計データを集計して変数候補に決定してもよい。
尚、元データの例を図2に示す。図2は、元データを示す図である。
図2に示すように、行政界(例えば、町丁目)毎に、例えば変数1〜4についての数値が演算された状態を示している。
また、上記以外の任意のメッシュ、例えば、300m×300m等のエリアを想定する場合には、上記メッシュの面積按分を用いて統計データを按分し、任意のメッシュのエリアに適用することが可能である。
以下において、「行政界」と記載した部分は、上記の「メッシュ」と読み替えることができる。
また、抽象的なデータであっても、評価して数値に落とし込むことができれば、変数の候補としてもよい。
変数となる元データは、正規分布化できるものを用いるのが望ましい。
そのため、元データについて、指数化、比率化、逆数化、対数化して正規分布にする。
また、元データの歪度、尖度を算出し、予め設定した基準値(例えば、±1.5以内)と比較し、正規分布化の適否を判定する。正規分布化が不適であれば、その変数は原則として用いないようにする。但し、正規化できない元データであっても、必要と判断した場合には、あえて用いるようにする。
更に、元データの分位点を抽出し、突出した部分があるか否か判定し、突出したデータ部分があれば、当該テータ部分を取り除く処理を行う。
正規化処理された変数について全ての変数との相関を演算し、変数間相関表を作成する。
変数間相関表について図3を参照しながら説明する。図3は、変数間相関表を示す図である。
図3に示すように、決定して正規化等された変数の候補は、総当たりで相関演算を行い、算出された相関値を変数間相関表に設定する。
図3では、縦横に同じ変数の候補が配列され、相関値が設定されている。同じ変数同士は相関が「1.00」となり、「0.50」以上であれば、相関が高いことになる。
図4に示すように、変数として「若者人口率」「常雇用者率」「完全就業人口率」「65歳以上親族のいる世帯率」「年収1500万円以上世帯率」「一般世帯数」...等を用い、全ての変数同士で相関を演算している。
「若者人口率」(図4では「若者率」)=14〜24歳人口/総人口
「常雇用者率」=常雇用者数/労働力人口(就業者人口+完全失業者人口)
「完全就業人口率」(図4では「完全就業人口2」=完全就業人口/労働力人口
「65歳以上親族のいる世帯率」=65歳以上親族のいる世帯数/世帯総数
「年収1500万円以上世帯率」(図4では「1500万」)=年収1500万円以上世帯数/世帯総数
「一般世帯数」(図4では「一般世帯数05」)=世帯総数
当該変数間相関表において、目安として許容範囲±R(相関値)=0.5などを基準として、0.5以上を有する変数がある場合には、相関係数が低くなる変数の組み合わせを選択することが望ましい。
(主成分分析処理)
主成分分析とは、多くの量的変数が存在する場合に、それらの間の相関構造を考慮して、低い次元の合成変数(主成分)に変換し、データが有している構造より解釈しやすくするための分析である。
主成分分析には、「相関係数行列」を用いる場合と、「分散共分散行列」を用いる2種類があるが、ここでは「相関係数行列」を用いることとする。
固有値は、その成分が元の変数何個分の情報を持っているかを表すもので、固有値の合計は、変数の個数に等しい。
そして、それぞれの主成分の寄与率、累積寄与率を算出する。主成分の寄与率とは、主成分が全体の情報(変数の個数)のどのくらいの割合であるかを示すものである。
主成分分析処理で算出した固有値と累積寄与率について、固有値が「1以上」若しくは累積寄与率が「80%を超える」を目安として主成分を選択する。ここで、選択された主成分の数が決定される。
図5に、主成分を選択する場合を示す。図5は、因子数決定を示す図である。図5に示すように、主成分の固有値を算出して大きい順に並び替え、固有値が「1.0」以上の主成分を「因子」として選択して、因子数が決定される。
因子の数が決定すると、決定した因子(例えば、因子1〜因子9)について、主成分得点(因子得点)を算出する。
主成分得点算出処理において算出した因子の主成分得点と元の変数との相関を演算し、相関係数を主成分負荷量とし、その行列を主成分負荷量行列として生成する。
図6に示すように、決定した主成分を因子(因子1〜因子9)として、因子の主成分得点と元の変数との相関を演算して相関係数を求め、行列として作成したものである。
因子1〜9について、主成分負荷量行列を参考にして、主成分の特性から因子解釈表が作成される。つまり、因子番号に対する定義付けである。
因子解釈表について図7を参照しながら説明する。図7は、主成分解釈表を示す図である。
図7では、因子番号「1」は、「都心の富裕層、若者単身層混在エリア」の名称とし、「20歳代〜30歳代の人口構成比が高く、単身層が多い。地価が高いエリア。共同住宅が多く、就業人口が多い。年収、貯蓄高の構成比に大きな特徴が見られないが、1平米あたりの貯蓄高が高い人口密集エリア。」という解釈を付与する。...、因子番号「9」は、「社宅住まいが多い高資産層」の名称とし、「社宅住まいが多く、貯蓄レベルが高い層」という解釈を付与する。
階層又は非階層のクラスター分析処理を行う。
具体的には、最初に階層クラスター分析処理を行い、収束しない場合又は時間が掛かりすぎる場合に、非階層クラスター分析処理を行うことになる。
そして、各測定値が最も近くにあるシードに割り当てられて一時的なクラスターを形成する。次に、シードが新しいクラスター平均に代えられ、その平均に点が再び割り当てられる。この過程が繰り返され、最後にクラスター内に変化が生じない状態になり、クラスター分析が完了する。
本システムでは、いずれの方法を用いても構わないが、Ward法を用いている。
Ward法は、2つのクラスター間の距離は、そのクラスター間のANOVA平方和をすべての変数について合計したものとして計算される。クラスター内の平方和が最小化されるように、クラスターを併合していく。
Ward法では、各階層の結合において、多変量の正規混合分布の、球面性の共分散行列、等しい抽出確率の仮定のもとで尤度が最大になるようにクラスターを結合する。
次に、階層クラスター分析処理について図8〜10を参照しながら説明する。図8は、行政界と因子の関係表を示す図であり、図9は、クラスター分析(小分類)の表を示す図であり、図10は、クラスター分析(中分類)の表を示す図である。
まず、図8に示すように、行政界毎に、例えば、因子1〜3の因子得点を算出して関係表を生成する。図8では、「行政界毎」としたが、「メッシュ毎」でもよい。
尚、行政界毎の因子得点の算出は、図6の主成分負荷量行列を作成した時点で得られる。
尚、図10には平均値を設定すると記載したが、実際は、因子毎に集計された平均値に対してプラスマイナスの値(平均値に対する±を数値化したもの)を設定する。
また、上述のクラスター分析処理は、因子だけを使ってクラスター分析を行ったが、ここで変数を使ってクラスター分析を行うようにしてもよい。
このようにして、階層クラスター分析では、クラスター数を収束する。
次に、階層クラスター分析の樹形図について図11を参照しながら説明する。図11は、階層クラスター分析における樹形図である。
図11において、分析手法は、主因子法を採用し、回転は、直交回転を用い、因子数9に対して、クラスター(CL)数を「50CL」としたものである。
樹形図は、上述したクラスター間の距離を求める計算方法によって算出された距離の値に基づいて生成される。
そして、クラスターの結合化により、クラスター組み替えの適正化を行い、クラスター数を決定する。
例えば、クラスター数は「50CL」あるが、結合化により「20CL」に組み替え可能である。
エリア別のCLの度数作成処理を行う。
具体的には、図12に示すように、エリア別(都道府県別)にクラスターに因子1〜9に該当する町丁目件数を算出して一覧表を生成する。図12は、エリア別にCLの度数を示す図である。
図12を参照すると、因子に対するエリア別の傾向でクラスターを解釈できる。
CL別の変数平均表の作成処理について図13を参照しながら説明する。図13は、CL別の変数平均表を示す図である。
図13では、クラスター毎に因子1〜9に対する「町丁字件数」年代別の人口比率、世帯数の比率等について、例えば、Zスコアで得点を算出し、平均表を生成する。
図13を参照すれば、因子に対する変数の傾向でクラスターを解釈できる。
また、変数として業種の就業者比率、年収等によって、Zスコアの得点による変数平均表を生成するようにしてもよい。
上記クラスター分析処理に基づいて、地図を表示し、地図上の行政界をクラスター毎に色分け表示してレポートを生成する。これにより、地図上でのクラスターの分布が容易に認識できる効果がある。
また、上記クラスター分析処理に基づいて、CL毎の人口と構成比、世帯数と構成比、エリア数と構成比を一覧で表示するようにし、特定地域、例えば、首都圏等におけるクラスター特性をレポートとして表示できる。
これにより、特定地域の平均年齢と平均世帯年収の関係がCL毎に認識可能となる。
主成分分析によって得られた図8の行政界と因子の関係表から図14に示す因子特性を表示することができる。図14は、因子特性を示す分析グラフである。
図14に示すように、行政界と因子の関係表から、因子に対応する項目(因子名)について、分析地の商圏、全国平均因子、首都圏平均因子、都市圏平均因子、地方圏平均因子を用いた分析グラフを生成し、レポートを生成する。
具体的には、行政界と因子の関係表から、分析対象のエリア(例えば、商圏、都市圏、地方圏等)に含まれる行政界を抽出し、因子毎の平均得点(平均因子)を算出するものである。
図14では、特定のエリア(分析地A)の商圏の因子特性と東京都、全国、首都圏、都市圏、地方圏等の平均因子(平均得点)とを比較できる。
また、No.5の「ニューファミリー性(都心・郊外)」は、「30〜44歳人口、0〜14歳人口が多く、団塊世代の構成比が低い。マンション居住者が多く、因子1と分布エリアが重複するが、こちらの因子の方が郊外にも点在している。」という特徴がある。
店舗を拠点としてとらえてエリア(半径又はドライブタイムで定まるエリア)を特定して商圏を決定する。
そして、クラスター特性に店舗等のレスポンスを重ね合わせて、店舗等の拠点に対する地域特性の指標を表示することも可能である。
レスポンスとは、店舗からのダイレクトに対する来訪者数、または店舗等からのアンケートに対する回答等である。
地域特性の指標とは、当該店舗がどのクラスター番号に属しているのかを示すものである。
図15に示すように、各CLに小分類と名称を付与し、CL毎に、レスポンス件数と構成比、中和レスポンス件数と構成比、世帯数と構成比、有効世帯数と構成比、浸透率、インデックス(中和なし)、インデックス(中和あり)を示している。
中和レスポンス件数とは、レスポンス件数に分析地からのトラベルタイムの2乗を乗じたもので、「顧客は距離の2乗に反比例して減衰していく」という考えに基づき、これを打ち消したものである。
浸透率は、レスポンス件数/有効世帯数で算出される。
インデックス(中和あり)は、(各クラスター中和レスポンス件数/各クラスター有効世帯数)/(全クラスター中和レスポンス件数/全クラスター有効世帯数)で算出される
図15では、小分類が「首都圏01〜30」分類のものを示したが、それ以外の小分類として「全国01〜30」分類版、「都市圏01〜30」分類版、「地方圏01〜30」分類版等がある。
小分類「全国01〜30」版において、人口密度と世帯年収の変数に対するクラスターの出現率について図16に示す。図16は、クラスターの出現率と人口密度・世帯年収のクロス分析グラフである。
ここで、図16の右側に示したクラスターは中分類であり、「年居住者」「都市近郊居住者」「高齢田園」等になる。その中分類のクラスター内に小分類のクラスターが含まれている。
図16で、同じクラスターの円が複数存在するのは、小分類のクラスターを表示しているためである。従って、図16において、小分類のクラスターとの関係が明確になるように、各円内に小分類のクラスター番号を表示させるとよい。
本システムによれば、地域特性のプロファイリングデータを利用して地域特性を分析し、拠点が含まれる特定エリアがどのような地域特性を備えているのかのレポートを生成することができ、拠点が含まれる特定エリアの地域特性を容易に把握できる効果がある。
また、地域特性を利用したレポートは、店舗の場合、商品の品揃え、棚割等の参考とすることができ、更に、店舗評価、店舗のスクラップアンドビルド、投資判断にも利用できる効果がある。
Claims (6)
- 地域特性を分析するプロファイリングシステムであって、
コンピュータの記憶部に行政界単位又は特定のメッシュ単位に統計データを記憶し、制御部がプログラムを動作させて実行する処理手段として、
複数の行政界又は複数のメッシュから成り、統計データ、若しくは統計データを集計した集計データを変数候補として正規化処理し、正規化処理された変数間の相関を演算し、変数間相関表を生成して変数を確定する変数決定処理手段と、
確定された変数について主成分分析処理を行い、主成分から因子を特定し、前記因子の主成分得点を算出し、前記変数と前記主成分得点との相関を演算し、相関係数を主成分負荷量とする主成分負荷量行列を生成する主成分分析処理手段と、
前記因子でクラスター分析を行い、前記行政界単位又は前記特定のメッシュ単位の因子を用いて小分類のクラスター間の距離を計算して小分類のクラスター分析の表を生成し、前記小分類のクラスター別の因子毎に平均値を演算して、当該平均値を用いて中分類のクラスター間の距離を計算して、当該計算されたクラスター間の距離の値に応じてクラスターをグループ化して分類し、前記計算された距離に基づいてグループの結合を行ってクラスター組み替えの適正化を行って、中分類のクラスター別の平均表を生成するクラスター分析処理手段と、
前記主成分負荷行列又は前記平均表を基に、拠点が含まれる特定エリアについて地域特性のレポートを生成するレポート生成処理手段とを有し、
前記レポート生成処理手段が、拠点が含まれる特定エリアについて、表示された地図上に前記特定エリア内で行政界又はメッシュを前記適正化されたクラスター毎に色分け表示する地域特性のレポートを生成することを特徴とするプロファイリングシステム。 - レポート生成処理手段が、拠点が含まれる特定エリアについて、1つ又は2つの変数に対する適正化されたクラスター毎の出現率を表示する地域特性のレポートを生成することを特徴とする請求項1記載のプロファイリングシステム。
- クラスター分析処理手段が、因子に加えて変数でクラスター分析を行うことを特徴とする請求項1又は2記載のプロファイリングシステム。
- 地域特性を分析するプロファイリングシステムであって、
コンピュータの記憶部に行政界単位又は特定のメッシュ単位に統計データを記憶し、制御部がプログラムを動作させて実行する処理手段として、
複数の行政界又は複数のメッシュから成り、統計データ、若しくは統計データを集計した集計データを変数候補として正規化処理し、正規化処理された変数間の相関を演算し、変数間相関表を生成して変数を確定する変数決定処理手段と、
確定された変数について主成分分析処理を行い、主成分から因子を特定し、前記因子の主成分得点を算出し、前記変数と前記主成分得点との相関を演算し、相関係数を主成分負荷量とする主成分負荷量行列を生成する主成分分析処理手段と、
前記主成分負荷行列を基に、拠点が含まれる特定エリアについて地域特性のレポートを生成するレポート生成処理手段とを有し、
前記レポート生成処理手段が、前記主成分分析処理手段で生成された主成分負荷行列を基に、行政界又はメッシュと因子得点との関係を表す関係表を作成し、拠点が含まれる特定エリア、前記特定エリアを含む広域エリア及び前記広域エリアを含む全国エリアについて、前記関係表に従って前記特定エリア、前記広域エリア及び前記全国エリアに含まれる行政界又はメッシュについて因子毎に平均得点を算出し、前記特定エリアの地域特性、前記広域エリアの地域特性及び前記全国エリアの地域特性を比較可能に因子名と前記平均得点で表示する地域特性のレポートを生成することを特徴とするプロファイリングシステム。 - 主成分分析処理手段が、主成分分析における固有値と累積寄与率によって主成分から因子を特定することを特徴とする請求項1乃至4のいずれか記載のプロファイリングシステム。
- レポート生成処理手段が、拠点に関するレスポンスデータを重ね合わせて、前記拠点に対する地域特性の指標を表示することを特徴とする請求項1乃至5のいずれか記載のプロファイリングシステム。
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